Lime解释器显示的预测概率不同于分类器的预测-情绪分析

Question

我正在使用Lime跟踪模型为什么要做出决定来判断该句子是（NEG，POS还是NEUTRAL）背后的行为，并且在大多数情况下，lim可以正确解释，但是在这种情况下，我为什么要输入NEG句子，模型预测它为NEUTRAL，但Lime以NEG最高的百分比可视化它，所以为什么我会出现这样的逻辑错误？

模型预测与石灰预测

Answer 1

您没有提供很多细节，所以我的回答将大致相同：您的原始模型做出了错误的预测。 然后，石灰对模型进行线性近似。 由于线性模型的近似性质，这与原始模型不完全相同，并且与原始模型有所不同。 在您的情况下，原始模型给出了错误的预测，并且线性近似的偏差是-偶然-在正确答案的方向上，因此尽管原始模型是错误的，但您还是会偶然地从近似值获得正确答案。